ggplot2多維分面多圖層對應(yīng)規(guī)則是什么

今天給大家介紹一下ggplot2多維分面多圖層對應(yīng)規(guī)則是什么。文章的內(nèi)容小編覺得不錯，現(xiàn)在給大家分享一下，覺得有需要的朋友可以了解一下，希望對大家有所幫助，下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。

今天只給大家講一個知識點，是屬于ggplot2高階用法中的分面與多圖層關(guān)系如何對應(yīng)，這個用法之前困擾我很久，也是最近幫朋友做東西才發(fā)現(xiàn)這個漏洞，于是感覺分享給大家。

ggplot2的多維分面系統(tǒng)非常完美，可以讓我們非常方便的將一個多維度的復(fù)雜圖形按照某個維度的類別進行矩陣化，使得單個類別的信息更加清晰明了，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)直觀易懂。

通常我們可以通過如下步驟做出一個基于地理位置的分面圖來。

library(ggplot2)       

library(plyr)          

library(maptools)      

library(Cairo)         

library(RColorBrewer)  

library(dplyr)

CHN_adm2 <- readShapePoly("D:/R/rstudy/CHN_adm/CHN_adm2.shp") 

CHN_adm2_1 <- fortify(CHN_adm2)   

data1 <- CHN_adm2@data          

data2 <- data.frame(id=row.names(data1),data1)        

china_map_data <- join(CHN_adm2_1,data2, type = "full") 

dongsansheng <-subset(china_map_data,NAME_1==c("Heilongjiang","Jilin","Liaoning")) 

dongsansheng$NAME_1<-as.character(dongsansheng$NAME_1)

mydata<-read.csv("D:/R/rstudy/State/dongsansheng.csv",header=T)

dongsansheng<-within(dongsansheng,{

NAME_1[NAME_1=="Heilongjiang"]="黑龍江"

NAME_1[NAME_1=="Jilin"]="吉林"

NAME_1[NAME_1=="Liaoning"]="遼寧"

})

ggplot()+ 

geom_polygon(data=dongsansheng,aes(x=long,y=lat,group=group),colour="grey40",fill="white") +

   facet_grid(.~NAME_1,scales = "free")+

   coord_map("polyconic")+

   theme_void(base_size=18)

然而問題來了，以上圖形僅僅基于同一個圖層進行維度分面，倘若我有如下需求，不僅要對地圖進行分面，而且要在單個區(qū)域地圖上呈現(xiàn)一些點信息、線條的信息，這就意味著我們需要在保持分面的基礎(chǔ)上，疊加圖層，那么我們給分面函數(shù)指定的分面規(guī)則是否能夠作用于第二個圖層呢，或者說想要讓分面函數(shù)同事控制所有圖層應(yīng)該 如何進行參數(shù)設(shè)定呢，分面參數(shù)的控制權(quán)限到底有多高呢？

帶著以下疑問，我們先嘗試著在原始分面圖層的基礎(chǔ)上疊加一個散點圖層。

midpos <- function(x) mean(range(x,na.rm=TRUE))

centres <- ddply(dongsansheng,.(NAME_2),colwise(midpos,.(long,lat)))

mydata<-mydata%>%merge(centres)

ggplot() +   geom_polygon(data=dongsansheng,aes(x=long,y=lat,group=group),colour="grey40",fill="white") +

   geom_point(data=mydata,aes(x=long,y=lat,size=zhibiao),colour="red",alpha=.5)+

   facet_grid(.~NAME_1,scales = "free")+

   coord_map("polyconic")+

   scale_size_area(max_size=8)+

   theme_void(base_size=18)

然而遺憾的是，我們得到的結(jié)果是這樣的，分面函數(shù)僅僅控制了第一個圖層（也就是地圖的圖層），卻對第二個圖層（散點圖層沒有任何影響），這不是我們想要的結(jié)果，我們想要的是這個分面參數(shù)同事完成地圖和散點圖的對應(yīng)區(qū)域分割、匹配。

實際上以上結(jié)果并不難解釋，因為我們在分面參數(shù)設(shè)定是，參數(shù)設(shè)置的依據(jù)是第一個圖層的數(shù)據(jù)源中的NAME_1字段，但是我們并沒有保證第二個圖層中有這個同屬性，同名稱的字段。

事實上為了進行接下來的案例講解，我確實在散點圖的數(shù)據(jù)源中設(shè)定了一個跟多邊形（也就是第一個圖層）數(shù)據(jù)源的NAME_1同屬性的字段（里面記錄的都是類別相同的省份名稱），為了對比效果暫時命名為Province。但是分面函數(shù)只能在以上兩個數(shù)據(jù)框中找到第一個圖層數(shù)據(jù)源中含有NAME_1變量，而第二個圖層的數(shù)據(jù)源中盡管有同性質(zhì)的變量，但是名稱不同，分面函數(shù)是無法識別的，因為忽略了對圖層二的分面操作。

接下來我將圖層二中的省份名稱變量更改為更圖層一中名稱相同，再看下結(jié)果：

mydata<-mydata%>%rename(NAME_1=Province)

ggplot() +

geom_polygon(data=dongsansheng,aes(x=long,y=lat,group=group),colour="grey40",fill="white") +

   geom_point(data=mydata,aes(x=long,y=lat,size=zhibiao),colour="red",alpha=.5)+

   facet_grid(.~NAME_1,scales = "free")+

   coord_map("polyconic")+

   scale_size_area(max_size=8)+

   theme_void(base_size=18)

這下效果一目了然，分面函數(shù)很順利的識別了通過設(shè)定的分面依據(jù)字段NAME_1，在圖層一、圖層二中均探測到了同名字段，而且字段結(jié)構(gòu)類別均一致，分面操作成功。

以上就是ggplot2多維分面多圖層對應(yīng)規(guī)則是什么的全部內(nèi)容了，更多與ggplot2多維分面多圖層對應(yīng)規(guī)則是什么相關(guān)的內(nèi)容可以搜索億速云之前的文章或者瀏覽下面的文章進行學(xué)習(xí)哈！相信小編會給大家增添更多知識,希望大家能夠支持一下億速云！